小波变换边缘检测代码python实现

小波变换是一种数学工具，常用于信号处理中，包括图像分析和边缘检测。在Python中，我们可以使用PyWavelets库来实现小波变换。以下是一个简单的例子，展示了如何使用Haar小波对图像进行边缘检测：

import numpy as np
from PIL import Image
from pywt import wavedec2, imreconstruct

def edge_detection(image_path):
    # 读取图片并转换为灰度图
    img = Image.open(image_path).convert('L')
    data = np.array(img)

    # 进行小波分解
    coeffs = wavedec2(data, 'haar')

    # 只保留系数中的水平和垂直方向的变化，即二阶细节系数（db2）
    coeffs_level2 = [coeffs['dhh'], coeffs['dvh']]

    # 合成边缘图像
    edges = np.abs(coeffs_level2[0]) + np.abs(coeffs_level2[1])

    return edges

# 使用函数
image_path = "your_image.jpg"  # 替换为你要检测的图片路径
edge_img = edge_detection(image_path)

这个代码首先加载图像，然后通过`wavedec2`函数进行小波分解。我们只关心二阶细节系数（`'dhh'`和`'dvh'`），因为它们反映了信号变化的方向。最后，我们将这两部分的绝对值相加，得到边缘图像。